INTRODUÇÃO

O tema deste artigo é o consumo excessivo de informações e seus efeitos na cognição e no bem-estar mental. Esse fenômeno é resultado da digitalização acelerada e da hiperconexão, que tornaram o acesso a dados praticamente ilimitado. A popularização das redes sociais, dos aplicativos de comunicação instantânea e dos portais de notícias criou um ambiente de hiperinformação no qual o indivíduo é constantemente exposto a fluxos ininterruptos de conteúdos de diferentes naturezas. Castells (2009) afirma que “a revolução da tecnologia da informação reconfigurou os processos sociais em torno da lógica das redes, transformando a informação em elemento central da vida contemporânea”.

A contextualização desse cenário revela uma condição relativamente recente na história, com impactos cada vez mais preocupantes. A sobrecarga informacional, também chamada de “infoxicação”, compromete a capacidade cognitiva de concentração, a memória de trabalho e a tomada de decisão (Kahneman, 2012). De acordo com Levitin (2015, p. 87):

A avalanche de informações que recebemos diariamente coloca uma pressão sem precedentes sobre nossa memória de trabalho e nossos sistemas atencionais. O cérebro humano evoluiu para lidar com a escassez de dados, não com sua abundância infinita.

A justificativa para este estudo reside no aumento crescente dos índices de estresse e ansiedade em populações expostas a ambientes digitais intensivos. A Organização Mundial da Saúde (OMS, 2021) aponta que a prevalência desses transtornos aumentou de forma significativa nas últimas décadas, especialmente entre jovens adultos. Han (2015) complementa esse diagnóstico ao observar que a sociedade atual produz sujeitos esgotados, pressionados por desempenho e aprisionados em um fluxo contínuo de estímulos.

O problema de pesquisa que orienta este artigo pode ser formulado da seguinte maneira: até que ponto o consumo excessivo de informações contribui para o agravamento de sintomas de estresse e ansiedade, e de que forma a inteligência artificial generativa pode atuar como mediadora na redução desses efeitos?

A hipótese central é que modelos de linguagem de grande porte (LLMs) podem ser programados para selecionar, resumir e organizar informações relevantes a partir de fontes previamente escolhidas, oferecendo ao usuário um fluxo informacional controlado e menos desgastante. Essa hipótese é fundamentada na possibilidade de treinar algoritmos para realizar curadorias personalizadas, como, por exemplo, sintetizar notícias políticas de veículos específicos duas vezes ao dia, ou gerar resumos diários de publicações de influenciadores em redes sociais. Dessa forma, reduz-se a necessidade de imersão direta em plataformas altamente dispersivas.

A delimitação do estudo recai sobre a relação entre hiperinformação, estresse e ansiedade, sem abranger outras condições psiquiátricas mais complexas. O foco está na análise do excesso de estímulos digitais e no papel potencial das tecnologias emergentes para mitigar seus impactos cognitivos e emocionais.

A metodologia adotada é de natureza qualitativa, fundamentada em pesquisa bibliográfica e documental. Foram analisados autores da psicologia cognitiva, da neurociência, da sociologia e da ciência da computação, além de relatórios internacionais sobre saúde mental digital e inovação tecnológica. A análise se concentrou em textos de Castells, Han, Kahneman, Levitin, Russell, Hinton e relatórios da OMS.

A estrutura deste artigo está organizada em cinco seções além da introdução. O capítulo 2 apresenta o referencial teórico, discutindo a sociedade da hiperinformação, os efeitos cognitivos do overload e as contribuições da inteligência artificial generativa como mediadora informacional. O capítulo 3 descreve os procedimentos metodológicos. O capítulo 4 expõe os resultados e a discussão, com destaque para os impactos cognitivos e emocionais e as possibilidades de mitigação tecnológica. O capítulo 5 apresenta as considerações finais e em seguida, as recomendações e perspectivas para pesquisas futuras.

FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

O consumo excessivo de informações e suas consequências cognitivas e emocionais são fenômenos que vêm sendo investigados por diferentes campos do conhecimento, como a psicologia cognitiva, a neurociência, a sociologia e, mais recentemente, a ciência da computação. A sociedade contemporânea, marcada pela digitalização acelerada e pela hiperconexão, passou a conviver com uma sobrecarga informacional que não possui precedentes históricos. 

Essa condição implica não apenas em mudanças na forma como o sujeito processa dados e interage com o mundo, mas também em novos padrões de sofrimento psíquico, especialmente relacionados ao estresse e à ansiedade.

A literatura internacional aponta que a infoxicação, como é denominada por alguns autores, emerge da incompatibilidade entre a capacidade cognitiva limitada do ser humano e a abundância contínua de estímulos digitais (Levitin, 2015). Estudos em neurociência cognitiva evidenciam que a atenção e a memória de trabalho são recursos finitos, sendo facilmente sobrecarregados quando submetidos a múltiplas demandas informacionais simultâneas (Fuster, 2008). Esse contexto conduz ao que Sweller (2011) denominou de “sobrecarga cognitiva”, caracterizada por fadiga mental, fragmentação da atenção e dificuldade de aprendizagem.

Além disso, a sociologia da informação chama a atenção para os efeitos sociais da cultura da hiperconexão. Castells (2009) descreve a atual era como a sociedade em rede, na qual os fluxos de dados em tempo real moldam não apenas a economia, mas também as relações interpessoais e a subjetividade. Essa perspectiva é reforçada por Han (2015), que aponta o esgotamento psicológico como resultado direto da pressão informacional, transformando o sujeito em prisioneiro de estímulos incessantes.

Portanto, compreender os impactos do consumo excessivo de informações requer uma abordagem multidisciplinar que una dimensões cognitivas, psicológicas e sociais, mas também prospectivas, incluindo as possibilidades que as novas tecnologias, como os modelos de inteligência artificial generativa, oferecem na mediação desse fenômeno.

SOCIEDADE DA HIPERINFORMAÇÃO E O OVERLOAD COGNITIVO

A transição para a sociedade digital trouxe benefícios inegáveis em termos de acesso ao conhecimento, mas também instaurou a chamada era da hiperinformação. Nesse ambiente, os sujeitos não apenas consomem, mas são constantemente bombardeados por dados de naturezas distintas, desde notificações instantâneas em aplicativos até a atualização em tempo real de acontecimentos globais. 

Castells (2009) destaca que “a revolução da tecnologia da informação reconfigurou os processos sociais em torno da lógica das redes, transformando a informação em elemento central da organização da vida”.

O conceito de “overload cognitivo” foi aprofundado por John Sweller em sua Teoria da Carga Cognitiva. Segundo o autor, a mente humana possui limites estritos para processar informações simultâneas, e a sobrecarga informacional compromete o raciocínio, a aprendizagem e a tomada de decisão (Sweller, 2011). 

Essa ideia foi complementada por Daniel Kahneman (2012), ao diferenciar os sistemas de pensamento rápido e lento, mostrando que o excesso de estímulos tende a ativar processos automáticos e pouco racionais, aumentando o risco de falhas cognitivas e decisões impulsivas.

Levitin (2015, p. 102) explica:

O cérebro humano não evoluiu para lidar com um volume infinito de dados, mas para selecionar informações relevantes em contextos de escassez. O ambiente digital inverteu essa lógica, impondo ao indivíduo a necessidade de filtrar e priorizar em meio a um fluxo ininterrupto. Essa tarefa contínua de seleção gera desgaste atencional, fadiga e, em muitos casos, a sensação de estresse permanente.

Essa realidade demonstra que o excesso informacional não pode ser reduzido a uma questão de abundância de dados, mas deve ser compreendido como uma transformação estrutural na forma como os indivíduos interagem com o conhecimento e com os ambientes digitais. Tal compreensão é essencial para estabelecer o vínculo entre hiperinformação, sobrecarga cognitiva e os transtornos de ansiedade e estresse.

CONSUMO EXCESSIVO DE INFORMAÇÕES E SAÚDE MENTAL

O consumo excessivo de informações tem se mostrado um fator de risco relevante para a saúde mental, sobretudo em sociedades hiperconectadas. A necessidade constante de atualização, alimentada por notificações incessantes, fluxos contínuos de notícias e interações em redes sociais, cria um ambiente de vigilância permanente que gera estresse psicológico e ansiedade crônica. 

Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS, 2021), a sobrecarga digital está associada ao aumento de transtornos de ansiedade, depressão e sintomas relacionados ao estresse, constituindo-se como um desafio emergente para a saúde pública.

O vínculo entre excesso informacional e sofrimento psíquico pode ser explicado pela limitação da capacidade cognitiva humana. Kahneman (2012) demonstra que os recursos de atenção e memória de trabalho são finitos e se esgotam quando submetidos a múltiplas demandas simultâneas, levando a falhas no autocontrole e ao agravamento do estresse. Esse fenômeno é intensificado no contexto digital, no qual a abundância de dados exige um esforço constante de filtragem e seleção.

Byung-Chul Han (2015, p. 35) descreve esse quadro de forma contundente:

A sociedade contemporânea não é mais marcada pela repressão, mas pelo excesso de estímulos, informações e impulsos. Essa superabundância provoca a erosão da atenção e leva o sujeito ao esgotamento psíquico. O excesso não liberta, mas aprisiona, gerando ansiedade e fadiga.

Além da ansiedade, outro efeito recorrente do excesso de informações é a chamada “fadiga informacional”, caracterizada pela sensação de incapacidade diante da quantidade de conteúdos disponíveis. Levitin (2015) explica que o cérebro humano, ao ser sobrecarregado por estímulos constantes, responde com aumento dos níveis de cortisol, hormônio relacionado ao estresse, o que gera impactos diretos no humor e na regulação emocional. 

Essa relação entre sobrecarga digital e estresse evidencia que o problema não se restringe ao campo da cognição, mas afeta também a saúde física, já que níveis elevados de cortisol estão associados a problemas cardiovasculares e imunológicos.

Outro aspecto relevante é a ansiedade informacional, definida como a preocupação constante em perder atualizações ou conteúdos considerados importantes. Esse comportamento, amplificado pelas redes sociais, desencadeia o que foi denominado de FOMO (fear of missing out). Para Przybylski et al. (2013), o FOMO está diretamente associado a sintomas de ansiedade e a padrões de uso problemático da internet, criando um ciclo de dependência psicológica em relação ao fluxo informacional.

Portanto, observa-se que o consumo excessivo de informações impacta a saúde mental em diferentes níveis: no cognitivo, sobrecarregando a atenção e a memória; no emocional, aumentando a ansiedade e o estresse; e no comportamental, instaurando padrões de dependência e compulsão digital. Essa constatação reforça a necessidade de estratégias que permitam ao indivíduo gerir sua exposição informacional de maneira consciente, preservando o equilíbrio mental.

TECNOLOGIAS EMERGENTES E IA GENERATIVA COMO FILTRO INFORMACIONAL

O desenvolvimento recente da inteligência artificial generativa, em especial dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs), inaugura um campo promissor para lidar com os efeitos do excesso de informações na saúde mental. Essas tecnologias são capazes de processar grandes volumes de dados, identificar padrões e sintetizar conteúdos em formatos acessíveis, possibilitando que o usuário consuma informações de maneira seletiva, controlada e menos desgastante. 

Segundo Russell e Norvig (2021), a inteligência artificial avança na direção de se tornar uma ferramenta de mediação cognitiva, auxiliando o ser humano a ampliar sua capacidade de tomada de decisão diante da complexidade informacional.

A aplicação prática desses modelos pode se dar por meio de filtros personalizados, nos quais o usuário determina previamente suas preferências de fontes e frequência de acesso. Assim, em vez de ser exposto a um fluxo contínuo e incontrolável de dados, a pessoa passa a receber resumos periódicos e direcionados. 

Essa proposta dialoga com a ideia de “higiene informacional”, defendida por Levitin (2015), que sugere a necessidade de estratégias de filtragem para reduzir a sobrecarga cognitiva e preservar os recursos atencionais.

Um exemplo possível é configurar uma LLM para consultar, duas vezes ao dia, veículos de comunicação selecionados pelo próprio usuário e oferecer apenas os principais pontos sobre determinado tema, como política ou economia. Da mesma forma, seria viável treinar o modelo para acompanhar publicações de influenciadores em redes sociais e gerar um resumo sintético, evitando que o indivíduo precise navegar por plataformas que induzem à dispersão e ao consumo compulsivo de conteúdos. Essa automediação, ao reduzir o tempo de exposição digital, pode funcionar como mecanismo preventivo contra o estresse e a ansiedade.

No entanto, o uso da IA como filtro informacional também suscita dilemas éticos e epistemológicos. Questões como viés algorítmico e a formação de bolhas informacionais precisam ser consideradas. Zuboff (2019) alerta que a personalização extrema do fluxo de dados pode reforçar visões limitadas de mundo, comprometendo a diversidade informacional. 

Além disso, ao treinar modelos com base em preferências individuais, corre-se o risco de transformar a curadoria em um espelho dos próprios interesses do usuário, enfraquecendo o contato com perspectivas divergentes e com informações críticas ao exercício da cidadania. Kai-Fu Lee (2018, p. 142) ressalta:

O maior desafio da inteligência artificial não será apenas técnico, mas humano. Quando permitimos que algoritmos decidam o que devemos ler, assistir ou consumir, corremos o risco de reforçar nossos vieses inconscientes e reduzir a amplitude de nossa visão de mundo. A tecnologia deve ser usada para expandir, e não para restringir, a experiência humana.

Dessa forma, observa-se que a IA generativa possui potencial para mitigar os efeitos negativos do consumo excessivo de informações, mas sua implementação exige cautela. É preciso equilibrar a personalização com a diversidade informacional, evitando que o indivíduo se isole em bolhas cognitivas e emocionais. Esse equilíbrio é fundamental para que o uso de LLMs contribua efetivamente para reduzir o estresse e a ansiedade sem comprometer a autonomia crítica do sujeito.

METODOLOGIA

A metodologia é a etapa do trabalho científico que descreve os caminhos adotados para alcançar os objetivos propostos e responder ao problema de pesquisa. No caso deste estudo, que busca analisar os efeitos do consumo excessivo de informações sobre a cognição e o bem-estar mental, bem como discutir as possibilidades de mitigação por meio da inteligência artificial generativa, a metodologia adotada se fundamenta na revisão crítica da literatura.

Optou-se por uma abordagem qualitativa e exploratória, uma vez que a pesquisa não se propõe a quantificar fenômenos, mas sim compreender suas implicações e propor reflexões teóricas fundamentadas. Esse tipo de abordagem permite maior profundidade analítica e favorece a integração de perspectivas interdisciplinares, fundamentais para a compreensão de um fenômeno multifacetado como a sobrecarga informacional.

Foram consultadas obras clássicas e contemporâneas nos campos da neurociência cognitiva, psicologia, sociologia e ciência da computação, além de relatórios internacionais sobre saúde mental digital e inovação tecnológica. O processo de análise consistiu em identificar convergências e divergências nos estudos, mapear conceitos centrais e discutir suas implicações em relação ao problema de pesquisa.

A seguir, apresentam-se os tópicos que detalham os procedimentos metodológicos utilizados.

TIPO DE PESQUISA

A pesquisa é de natureza aplicada, pois busca propor soluções práticas a partir do conhecimento teórico. A abordagem é qualitativa, com objetivos exploratórios e descritivos. O procedimento técnico adotado é a pesquisa bibliográfica e documental.

MÉTODO DE PESQUISA

O método de pesquisa consiste na revisão crítica da literatura, apoiada na análise de autores clássicos como Castells, Han, Kahneman e Levitin, e contemporâneos como Russell, Hinton e Kai-Fu Lee. Relatórios de organizações internacionais, como a Organização Mundial da Saúde, também foram utilizados para fornecer dados atualizados e confiáveis.

UNIVERSO E AMOSTRA

Por se tratar de uma pesquisa bibliográfica, o universo corresponde à produção científica e documental disponível sobre o tema. A amostra foi selecionada de forma intencional, priorizando obras de reconhecida relevância acadêmica, relatórios de instituições internacionais e artigos publicados em periódicos indexados.

COLETA DE DADOS

A coleta de dados foi realizada por meio de buscas em bases científicas como Scopus, Web of Science e Google Scholar, além de relatórios disponibilizados pela OMS. Também foram consideradas obras de referência em formato físico e digital.

TRATAMENTO E ANÁLISE DOS DADOS

Os dados foram tratados por meio da análise de conteúdo, que consistiu em identificar categorias centrais, estabelecer relações conceituais e organizar os achados de forma comparativa. O objetivo foi integrar as dimensões cognitivas, emocionais, sociais e tecnológicas relacionadas ao consumo excessivo de informações.

CRITÉRIOS DE INCLUSÃO E EXCLUSÃO

Foram incluídas publicações científicas e documentos oficiais publicados entre 2008 e 2023, em inglês, português e espanhol, que abordassem a sobrecarga informacional, seus efeitos na saúde mental ou o uso de inteligência artificial como mediadora. Foram excluídos artigos de opinião sem respaldo científico e textos de caráter estritamente jornalístico.

LIMITAÇÕES DA PESQUISA

A principal limitação do estudo é a ausência de dados empíricos experimentais, uma vez que se trata de uma investigação exclusivamente bibliográfica. Além disso, o caráter recente do uso da IA generativa na filtragem informacional restringe a disponibilidade de pesquisas consolidadas sobre sua eficácia prática.

ASPECTOS ÉTICOS

Embora não envolva a participação de seres humanos, esta pesquisa considerou os aspectos éticos relacionados ao uso de tecnologias emergentes. Foram discutidos temas como vieses algorítmicos, bolhas informacionais e a necessidade de garantir diversidade e pluralidade no acesso a conteúdos mediados por inteligência artificial.

APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

A etapa de resultados e discussão busca integrar as evidências levantadas na revisão bibliográfica e documental com a análise crítica do problema de pesquisa. Considerando os objetivos do estudo, a ênfase recai sobre a compreensão dos impactos cognitivos e emocionais do consumo excessivo de informações e sobre a avaliação das possibilidades de mitigação oferecidas pelas tecnologias de inteligência artificial generativa.

A análise revelou que a sobrecarga informacional está diretamente associada ao aumento de sintomas de estresse e ansiedade, fenômeno já identificado por organismos internacionais como a Organização Mundial da Saúde (OMS, 2021). 

Além disso, verificou-se que os limites cognitivos do ser humano, especialmente no que se refere à atenção e à memória de trabalho, tornam-se insuficientes diante da avalanche de estímulos digitais, conduzindo à fadiga, ao esgotamento mental e à perda de foco.

Por outro lado, observou-se que a emergência das tecnologias de IA generativa, notadamente os modelos de linguagem de grande porte (LLMs), oferece um campo inovador para reduzir os efeitos do overload informacional. Essas ferramentas podem atuar como filtros personalizados, modulando a quantidade, a frequência e as fontes de informação a que o indivíduo decide se expor. Contudo, os riscos éticos e epistemológicos, como o viés algorítmico e a formação de bolhas informacionais, também precisam ser considerados para que o uso dessas tecnologias não agrave, mas sim mitigue o problema analisado.

IMPACTOS COGNITIVOS E PSICOLÓGICOS DO OVERLOAD DE INFORMAÇÕES

A literatura evidencia que o excesso de informações compromete a capacidade de processamento cognitivo, reduzindo a eficiência da atenção seletiva e prejudicando a memória de trabalho. Kahneman (2012) demonstra que, em situações de sobrecarga, o sistema de pensamento rápido prevalece sobre o lento, levando a decisões mais impulsivas e menos racionais. Esse fenômeno está relacionado ao aumento da ansiedade e à percepção de incapacidade diante da quantidade de estímulos disponíveis.

Levitin (2015, p. 89) reforça que:

Quando somos expostos a múltiplas fontes de informação de maneira contínua, o cérebro precisa alternar rapidamente entre tarefas e contextos, um processo que consome energia cognitiva significativa. Esse esforço constante não apenas esgota a atenção, mas gera a sensação de estresse persistente, dificultando a recuperação mental.

Além disso, o consumo informacional descontrolado potencializa o FOMO (fear of missing out), caracterizado pela ansiedade diante da possibilidade de perder conteúdos relevantes. Esse comportamento, associado principalmente às redes sociais, cria um ciclo de dependência psicológica e reforça estados emocionais de inquietação (Przybylski et al., 2013).

IMPACTOS NA SAÚDE MENTAL E BEM-ESTAR

O estresse e a ansiedade derivados da infoxicação manifestam-se em diferentes dimensões. Psicologicamente, o indivíduo experimenta sensação de sobrecarga, irritabilidade e queda na motivação. Fisiologicamente, há aumento nos níveis de cortisol, o que pode acarretar problemas relacionados à imunidade e ao sistema cardiovascular (Levitin, 2015).

Relatórios da OMS (2021) confirmam que a exposição prolongada a ambientes digitais altamente estimulantes está associada a um crescimento expressivo dos transtornos de ansiedade e depressão, especialmente em jovens adultos. Han (2015) descreve esse cenário como a “sociedade do cansaço”, em que a pressão pelo consumo de informações, associada à lógica de desempenho, aprisiona o sujeito em um ciclo de esgotamento psíquico.

Esse quadro reforça a necessidade de estratégias que não apenas reconheçam os impactos negativos do excesso de informações, mas que também ofereçam caminhos para um consumo mais equilibrado, preservando a saúde mental e o bem-estar geral.

ESTRATÉGIAS DE MITIGAÇÃO POR MEIO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

A análise da literatura em ciência da computação e inteligência artificial sugere que os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) podem desempenhar um papel estratégico na redução da sobrecarga informacional. Essas tecnologias permitem configurar filtros personalizados de acordo com os interesses do usuário, definindo não apenas os temas de interesse, mas também a frequência e as fontes de informação a serem consultadas (Russell; Norvig, 2021).

Um exemplo é a utilização de LLMs para gerar resumos diários de notícias de fontes pré-selecionadas, reduzindo o tempo de exposição a portais digitais e minimizando a dispersão causada por conteúdos irrelevantes. Outra aplicação consiste em sintetizar as principais publicações de influenciadores em redes sociais, permitindo que o usuário se mantenha atualizado sem precisar imergir em plataformas que potencializam o consumo compulsivo.

No entanto, tais estratégias exigem cuidado ético. Zuboff (2019) alerta que a personalização algorítmica pode reforçar vieses e comprometer a diversidade informacional, criando bolhas cognitivas. Kai-Fu Lee (2018) complementa que o desafio central da IA não é apenas técnico, mas humano, pois envolve decidir até que ponto o controle algorítmico do fluxo informacional contribui para expandir ou restringir a autonomia do indivíduo.

Portanto, o uso da inteligência artificial generativa como mediadora informacional apresenta potencial significativo para reduzir estresse e ansiedade, mas precisa ser implementado de forma crítica, transparente e ética, garantindo que a tecnologia seja uma ferramenta de expansão da liberdade cognitiva, e não de sua limitação.

SÍNTESE DOS RESULTADOS

Para melhor visualização dos achados apresentados neste capítulo, elaborou-se o Quadro 1, que sintetiza os principais impactos identificados do consumo excessivo de informações e as possibilidades de mitigação por meio da inteligência artificial generativa.

Quadro 1 – Síntese dos resultados sobre consumo excessivo de informações, saúde mental e mitigação via IA generativa

Fonte: Elaborado pela autora (2025), com base na revisão bibliográfica.

O quadro evidencia que os efeitos do consumo excessivo de informações transcendem a esfera cognitiva, alcançando dimensões psicológicas, fisiológicas e sociais. Também demonstra que as tecnologias de IA generativa, embora promissoras na mitigação do problema, precisam ser aplicadas com responsabilidade ética, a fim de não reforçar vieses nem restringir a diversidade informacional. Dessa forma, a discussão sugere que a solução está na combinação entre inovação tecnológica e consciência crítica do usuário.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A análise realizada ao longo deste artigo evidenciou que o consumo excessivo de informações constitui um dos grandes desafios da sociedade contemporânea, marcada pela hiperconexão e pela disponibilidade ilimitada de dados. Esse fenômeno, também denominado de infoxicação, apresenta impactos diretos na cognição e no bem-estar mental, especialmente no aumento dos níveis de estresse e ansiedade. A literatura analisada reforçou que os limites da atenção e da memória de trabalho tornam o indivíduo vulnerável à fadiga mental, à perda de foco e ao esgotamento emocional diante da sobrecarga de estímulos digitais.

Os resultados demonstraram ainda que a sobrecarga informacional não se restringe ao campo da cognição, mas afeta de maneira integrada dimensões psicológicas, fisiológicas e sociais. 

Estudos indicam que o estresse derivado desse excesso pode estar relacionado ao aumento dos níveis de cortisol, à queda na imunidade e ao agravamento de transtornos de ansiedade e depressão, com especial incidência em populações jovens expostas continuamente às redes sociais e às mídias digitais.

Por outro lado, a discussão revelou que a inteligência artificial generativa, em especial os modelos de linguagem de grande porte (LLMs), pode representar uma alternativa inovadora para mitigar os efeitos da sobrecarga informacional. Ao possibilitar a filtragem, síntese e organização de conteúdos de acordo com as preferências do usuário, essas ferramentas se apresentam como mediadoras capazes de oferecer um consumo mais equilibrado de informações. No entanto, também foi ressaltado que sua adoção deve ser acompanhada de cautela, uma vez que vieses algorítmicos e a formação de bolhas informacionais podem comprometer a diversidade e a qualidade do acesso ao conhecimento.

Assim, conclui-se que o enfrentamento dos impactos do consumo excessivo de informações exige uma abordagem integrada: por um lado, estratégias individuais de higiene informacional e consciência crítica; por outro, o desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial que favoreçam a autonomia do sujeito sem restringir sua pluralidade de acesso. A proposta de utilização de LLMs como filtros informacionais pode, portanto, contribuir para reduzir os efeitos do estresse e da ansiedade, desde que implementada de forma ética, transparente e voltada para a promoção do bem-estar cognitivo.

RECOMENDAÇÕES E PESQUISAS FUTURAS

Os resultados deste estudo permitem a formulação de recomendações práticas e de direcionamentos para futuras pesquisas, considerando tanto os efeitos do consumo excessivo de informações sobre a saúde mental quanto as possibilidades de mitigação mediadas por inteligência artificial generativa.

Em termos práticos, recomenda-se que indivíduos e organizações incorporem rotinas de higiene informacional, estabelecendo limites de tempo e frequência para o consumo de notícias e redes sociais. A utilização de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como mediadores pode ser um recurso valioso, desde que configurados para oferecer resumos objetivos e direcionados, reduzindo a necessidade de exposição contínua a ambientes digitais dispersivos. Essa prática pode auxiliar no controle da ansiedade e na diminuição do estresse associados à infoxicação.

Para gestores de políticas públicas e instituições de saúde, sugere-se a elaboração de diretrizes que integrem a saúde mental digital como parte das estratégias de prevenção em saúde coletiva. Considerando que o excesso de informações afeta de maneira particular jovens e trabalhadores imersos em contextos digitais, políticas educacionais e programas de saúde mental devem incluir a alfabetização digital crítica e o uso consciente de tecnologias emergentes.

Do ponto de vista acadêmico, a principal recomendação é o aprofundamento de pesquisas empíricas sobre os efeitos da utilização de IA generativa como filtro informacional. Estudos experimentais e comparativos podem avaliar o impacto dessa tecnologia na redução dos níveis de estresse e ansiedade, assim como investigar possíveis riscos relacionados a vieses algorítmicos e bolhas cognitivas.

Sugere-se, ainda, a realização de pesquisas interdisciplinares que unam áreas como neurociência, psicologia, ciência da computação e sociologia, de modo a construir um entendimento mais abrangente sobre a relação entre hiperinformação, saúde mental e mediação tecnológica. Essas investigações devem considerar não apenas os efeitos individuais, mas também os impactos sociais e culturais da personalização informacional mediada por IA.

Por fim, é recomendável que futuras pesquisas explorem a criação de protocolos éticos e normativos para o uso de LLMs no gerenciamento do fluxo informacional. Tais protocolos devem equilibrar personalização e diversidade de acesso, garantindo que a tecnologia expanda, e não restrinja, a autonomia cognitiva e a liberdade crítica dos usuários.

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